RSSidian は、RSS フィードサブスクリプションを Obsidian と橋渡しする強力なツールです。記事コンテンツ分析と知識管理のための自動化されたパイプラインを作成します。

##特徴

• OPMLの統合:
• OPMLファイルからRSSサブスクリプションを自動的にインポートする
• コマンドラインで直接フィード追加(OPML不要)
• ミュート/ミュート機能によるスマートフィード管理
• 簡単なサブスクリプション組織と記事リスト -RSSフィード処理:
• 新しい記事を発見するためにRSSフィードの取得と解析
• 最近の記事のみを処理するデフォルト(7日前)
• 古いコンテンツの構成可能な検索期間 -スマートストレージ:
• 記事メタデータとフルコンテンツのSQLite3データベース
• 迅速なセマンティック検索のためのAnnoyベクトルインデックス
• 効率的なコンテンツ発見のためのベクトル埋め込み
• 飼料統計追跡(粒子数、品質評価)
• 構成可能なObsidianのマークダウンの輸出
• AI-Powered Analysis:
• OpenRouter を使用して、カスタマイズされた要約と洞察を生成する
• スマートコンテンツの品質評価(S / A / B / C / D層システム)
• 数値スコアリングによる値解析(1-100)
• コンテンツフィルタリングのための構成可能な品質基準

RSSidian

RSSidian is a powerful tool that bridges your RSS feed subscriptions with Obsidian, creating an automated pipeline for article content analysis and knowledge management.

Features

• OPML Integration:
  • Automatically imports RSS subscriptions from OPML files
  • Direct feed addition via command line (no OPML required)
  • Smart feed management with mute/unmute capabilities
  • Easy subscription organization and article listing
• RSS Feed Processing:
  • Retrieves and parses RSS feeds to discover new articles
  • Defaults to processing only recent articles (last 7 days)
  • Configurable lookback period for older content
• Smart Storage:
  • SQLite3 database for article metadata and full content
  • Annoy vector index for fast semantic search
  • Vector embeddings for efficient content discovery
  • Feed statistics tracking (article count, quality ratings)
  • Configurable Obsidian markdown export
• AI-Powered Analysis:
  • Uses OpenRouter to generate customized summaries and insights
  • Smart content quality assessment (S/A/B/C/D tier system)
  • Value analysis with numerical scoring (1-100)
  • Configurable quality thresholds for content filtering
  • Cost tracking for all AI API calls
• Digest Generation:
  • Creates comprehensive digest notes in Obsidian
  • Collapses similar/overlapping stories for concise presentation
  • Organizes content by quality tier and relevance
  • Includes feed statistics and processing metrics
• Natural Language Search:
  • Fast semantic search powered by Annoy library
  • Intelligent search that understands the meaning of your queries
  • Finds relevant content even when exact words don’t match
  • Configurable relevance threshold for fine-tuning results
  • Results grouped by feed with relevant excerpts
• Obsidian Integration:
  • Generates markdown notes with customizable templates
• MCP Service API: -Exposes a Model Context Protocol service for AI agents

Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/pedramamini/rssidian.git
cd rssidian

# Create and activate virtual environment using uv
uv venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
uv pip install hatch
uv pip install -e .

# Or if you prefer using regular pip
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install hatch
pip install -e .

Note: We use hatch as our build system. The -e flag installs the package in editable mode, which is recommended for development.

OSX XCode Issues

If you have build issues, try:

sudo xcode-select --reset
sudo xcode-select --switch /Applications/Xcode.app/Contents/Developer

sudo xcodebuild -license

export SDKROOT=$(xcrun --sdk macosx --show-sdk-path)
export CFLAGS="-isysroot $SDKROOT -I$SDKROOT/usr/include"
export CXXFLAGS="$CFLAGS"
export LDFLAGS="-L$SDKROOT/usr/lib"
export PATH="$SDKROOT/usr/bin:$PATH"

rm -rf ~/.cache/uv/builds-v0
uv pip install -e .

Configuration

Initialize configuration: